Python × PyTorchのフリーランス案件・求人一覧 | 11ページ目

作業内容 コンピュータビジョンを用いたドローンの自動制御や障害物回避技術の開発に関する業務です。 画像認識やDeep Learningなどを駆使し、安全安心な自動航行を実現させるのがミッションです。 クライアント企業様の潜在顧客は、日本だけでなく、全世界にいらっしゃり、またエンジニアの方も世界各国からご参画いただいております。 英語を使ったエンジニア経験を積みたい方、将来的に外資系企業のエンジニアになりたい方にとっても刺激のある環境かと思います。

作業内容 下記業務に携わっていただきます。 ・技術調査、要件定義、設計、実装、テスト ・AWSインフラ設計、構築 ・Pythonを利用したバックエンド開発（RestAPIのWEBシステム、Lambda、Glueなど） ※一部フロントエンドの開発に携わっていただく場合あり ⇒ML（マシーンラーニング）モジュールを利用するシステムを稼働するためのAWSの基盤構築、システム開発 ⇒新技術に関する技術調査・レポート作成

作業内容 内視鏡AI開発に関わる画像認識モデルの作成を技術的側面でリードし、製品化を推進する業務をご担当いただきます。 【具体的な業務内容】 ・データ収集、データ作成、モデル作成のリード ・最新アルゴリズムの評価、実装、共有によるチームレベルの向上 【求められる成果 (短期)】 ・内視鏡AIに於ける画像認識モデルの開発を行う ・周辺ツールや技法の準備、内視鏡データに特有の画像処理技術の開発 【求められる成果 (長期)】 ・最新の画像認識アルゴリズムを取り入れたモデル開発 ・実用化のための画像処理の入れ込み及びアルゴリズムの検討と製品実現

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト 【案件概要】 企業向けXRソリューションやイベント特化型メタバースプラットフォーム、空間演出、映像制作、ライブ制作、そしてそれらに関連するコンサルティングやビジネスプロデュースなど、幅広く事業を展開するスタートアップ企業様にて、センシング・ハードウェアエンジニアとしてご参画いただきます。 メンバーにはソニー・ミュージックエンタテインメント、チームラボ、乃村工藝社など、日本のエンターテインメントの第一線で働いてきた経歴を持つプロフェッショナルが多く在籍しています。 【業務内容】 ・3Dシュミレーションソフトウェアの作成 ・ハードウェアの作成 ・現場でのアプリケーションの設置・運用 ・エンターテイメント領域で活用できる技術の研究開発 【現在使用中の技術】 C++、Python、C#、Eigen、OpenCV、OpenGL、Pytorch、onnxruntime、Qt、CMake、Conan、Unity、UnrealEngine、Blender、Arduino、ArduPilot 【求められる人物像】 ・自身で問題を提起し解決までできる ・自律的に業務/研究のプランを立て、関係各所とコミュニケーションを取れる ・必要に応じて現場に出れる ・業務以外にも自分の研究分野を持てる

作業内容 ・現在開発をしている文字認識モデルをプロダクションに組み込むための 　開発業務をお任せします。 ・具体的な例としては、下記になります。 　‐機能開発、文字認識のためのクライアント処理およびサーバーの実装 　‐負荷軽減の仕組みの構築 　‐組み込みに関連する実装ならびにテスト

作業内容 分散連合学習フレームワークの開発を行います。

作業内容 ・大手企業にて、医療、介護、ヘルスケア、保険などに関わるPoC、 　場合によっては本開発まで、フルスタックな立ち位置で携わって頂きます。 ・PoCや本開発を進める中で、必要があれば、シリコンバレー、ラボ、 　ベンチャーと協業することもございます。 ・主な業務は下記の通りです。 　-SPAの設計と開発（React、TypeScript） 　-AWS Lambda（Python） 　-サーバーレス構成のマイクロサービスの設計と実装 　-ネイティブアプリの設計と開発（Swift、Kotlin、Flutter） 　-モック段階からの機能実装アイデア出し 　-WebGLを用いたグラフィク開発やIoTデバイスを用いた開発 　-AIモデル開発、アルゴリズム選定、アノテーション、チューニング 　-テスト ※担当範囲は、スキルや経験および進捗状況により変動いたします。

作業内容 機械学習エンジニアとしてサービスの改善／開発を行っていただきます。主にデータを活用したアルゴリズムの開発とその基盤開発を担当していただきます。 - 機械学習技術を用いたサービス開発および改善。具体的には推薦システムや診断といったサービスに従事していただきます。 - 機械学習モデルの安定的な運用・基盤整備（ML pipeline/MLOps） - 香りのデータを活かしたチャレンジングな課題の解決（R&D） - データ利活用のためのデータ基盤整備（Data Engineering/Data pipeline）

作業内容 現在開発をしている数式の文字認識モデルの開発業務をお任せします。 □具体的な業務例 ・認識精度の改善 より精度を向上させる為に、認識が苦手なパターンを調査し、その苦手を克服するためのデータセットを用意、学習を実施します。 また、全般的な学習用データセットと品質検証用データセットを量・質ともに改善し、認識精度の底上げにも取り組みます。 中長期的には、より現代的なモデルの活用や、既存モデルに最新技術を適用することなどによる精度改善にも取り組みます。 ・文字認識モデル外での認識精度の改善 教材には様々な文脈が存在するため、例えば問題の正解の値とストローク情報と照らし合わせることで、 あり得ない候補を棄却し、精度を上げられるという仮説を持っています。 このような工夫を行うことで最終的な認識精度の向上に取り組みます。 ・負荷軽減の仕組みの構築 画像データから認識しているものをストローク情報から認識するように変更するなど、 本番環境での運用を意識して、より多くのアクセスを捌けるように開発を行います。 負荷試験を行い、目標を達成するように繰り返しPDCAを回します。 同社では、「人工知能型教材」を開発しております。 現在全国約100自治体、公立・私立小中高合計で1,200校にて導入され、 約30万人に対して新しい学びの場を提供しています。 2021年度からは対応教科をこれまでの英語と算数・数学から、 国語・理科・社会を加えた主要5教科対応へと大幅に拡大し、 今後さらに多数の自治体での導入が見込まれています。 Qubenaを全国の学校へ導入、拡大することを通じて、 誰一人取り残すことのない個別最適化された教育の提供はもちろん、 授業準備や成績処理といった教職員の方の負担軽減など、様々な教育課題の解決に取り組んでいます。 □開発環境 言語: Python 3.x ソースコード管理/CI: GitHub, CircleCI データ基盤: GCP, BigQuery, Google Cloud Storage 機械学習ライブラリ: Pytorch 2.x, PyTorch Lightning

作業内容 ・パーソナルスタイリングサービスSaaS開発案件に携わっていただきます。

作業内容 R&D部門のAIエンジニアとしてプロジェクトマネージャと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定・検討から、自社音声認識モデル生成に関する以下業務をお任せします。 ＜具体的な業務内容＞ 音声認識モデル生成に関連する基礎/応用研究開発、及びソフトウェア開発 開発サイド・ビジネスサイド関係者との議論を通じた技術・モデルの提案及び導入 音声認識モデルに関連するアルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・精度性能評価 国際会議、論文などによる技術調査 モデリング設計やコーディングに関する他メンバへのメンタリング・育成 など 【技術環境】 開発言語：Python フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn データベース：Cloud Firestore インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions ソースコード管理：Bitbucket 開発管理：Notion, JIRA コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace ※他の技術の社内導入も歓迎いたします

作業内容 ・大手企業にて、医療、介護、ヘルスケア、保険などに関わるPoC、 　場合によっては本開発まで、フルスタックな立ち位置で携わっていただきます。 ・主な業務は下記の通りです。 　-SPAの設計と開発（React、TypeScript） 　-AWS Lambda（Python） 　-サーバーレス構成のマイクロサービスの設計と実装 　-ネイティブアプリの設計と開発（Swift、Kotlin、Flutter） 　-モック段階からの機能実装アイデア出し 　-WebGLを用いたグラフィク開発やIoTデバイスを用いた開発 　-AIモデル開発、アルゴリズム選定、アノテーション、チューニング 　-テスト ※担当範囲は、スキルや経験および進捗状況により変動いたします。

作業内容 ・データを活用した人材活用向けのWebアプリケーションの開発に 　携わっていただきます。 ・フェーズとしては、上流工程からご担当いただきます。 ※具体的にご担当頂く作業領域はご経験に応じて変動いたします。

作業内容 テックビズなら記帳代行無料！充実のサポートで安心して参画していただけます！ 場所:フルリモート(都内) 面談:1回 作業時間:10:00-19:00 【案件概要】コミュニケーションツールの開発(バックエンド) オンラインでの営業活動の成果を最大化させるSaaSサービスの開発 -機能設計・実装・テスト並びに各技術選定 -安定したサービス提供のための改善及び新しい技術の利活用、パフォーマンスチューニング等 -適切なバックエンド・データベース設計 -新規ロジックのテストの記述 【環境】: フロントサイド:TypeScript,React,Next.js,TailwindUI サーバーサイド:TypeScript,Apollo aiサーバーサイド:Python,PyTorch,wav2vec データベース:PostgreSQL,Firestore ソースコード管理:GitHub プロジェクト管理:GithubProjects インフラ:GCP CI/CD:GitHubActions,GoogleCloudBuild AI学習:AzureML,GoogleAIPlatform ※週5日〜OKの案件です！

作業内容 同社では製造メーカー、小売流通業者、物流業者などのお客様へ 物流センター（倉庫）での入出庫や在庫管理を支援するパッケージソフトウェアなどを開発・導入しています。 今回は新製品開発を行うに辺り、 実装とチームのリードもでき、ゆくゆく正社員となって頂ける方を募集しております。 具体的には、以下業務をお任せしたく存じます。 ・テクノロジー関連の戦略/ロードマップ策定 ・新製品開発の企画と開発 ・要件定義などを含む開発ディレクション ・チームメンバーの管理/フォロー ■技術スタック 言語：TypeScript, JavaScript, Node.js, Python ライブラリ/フレームワーク：Next.JS, NestJS, React Native, Chart.js, D3.js, Pandas, PyTorch インフラ：AWS, GCP/Firebase(FCM) その他：CI/CDおよびDevOps（Docker, GitHub Actions, Terraform） 開発手法：アジャイル開発

作業内容 クライアントでは「商品名○○」など、クライアントの提供する各種サービスをひとつのIDで使用できる統合管理システム「●●」を運用しております。 今回のポジションは議事録、通話データなどの多様なデータをデジタル化し、統合管理をするデータプラットフォームの構築がメインミッションとなります。 クライアントのデータエンジニアとして、CTO、CSO等と連携しながら、データインテグレーションに関する企画・開発全般をご担当いただきます。 ＜具体的な業務内容＞ ・データプラットフォームの企画およびアーキテクチャ設計 ・データパイプラインの設計・構築 ・データ分析のためのBIの開発・運用 ・継続的なモニタリングプロセスの構築・運用 ・データサイエンティスト、データアナリストが作成する分析フローの運用改善支援 ・顧客データ活用の実態やドメイン知識の理解 ・CTO、CSO等と連携し、プロジェクトの目的・方針・計画等の策定 等 技術環境 ＜プロダクト開発部＞ 言語：TypeScript, Python, Flutter フレームワーク：Vue.js, Nuxt.js,Node.js データベース：Cloud Firestore インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions ソースコード管理：Bitbucket プロジェクト管理ツール：Notion, JIRA コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace ＜R&D部門＞ 開発言語：Python フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn

作業内容 ・大手企業にて、医療、介護、ヘルスケア、保険などに関わるPoC、 　場合によっては本開発まで、フルスタックな立ち位置で携わって頂きます。 ・PoCや本開発を進める中で、必要があれば、シリコンバレー、ラボ、 　ベンチャーと協業することもございます。

作業内容 ・「●●(エンドクライアントSaas名・人格生成プラットフォーム)」プロジェクトにおける開発業務 ・プロダクトの高精度化/高効率化に向けた技術検証 ・現状のプログラムの精度評価結果や、社内関連部門へのヒアリングを通した研究課題の発見 　- 関連領域の学術論文や技術報告を参考にした手法選定 　- 上記手法の実装。またはGitHub等にある公開実装の調査と取得 　- 上記実装を用いた精度評価実験 　- 上記実験結果の社内ステークホルダーへの報告 ・言語処理・画像生成などの技術を効果的に活用するための新機能に関する技術検証 　・社内関連部門と連携した、新技術の商用化 　・外部研究機関との連携プロジェクトの主導 　・論文発表等のアウトリーチ活動 ・新技術の研究・開発　など 【技術環境】 開発言語：Python フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn データベース：Cloud Firestore インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions ソースコード管理：Bitbucket 開発管理：Notion, JIRA コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace ※他の技術の社内導入も歓迎いたします 【組織】 R&D部門への配属を予定しております。 R&D部門では現在約5名体制で開発に取り組んでいますが、今後当ポジションで複数名採用予定です。

作業内容 R&D部門のAIリードエンジニアとして以下業務をお任せします。 自社大規模言語モデルの研究開発 機械学習に関連する応用研究開発およびソフトウェア開発 PoC および PoC によってフィージビリティーの確認が取れたAIプロジェクトを実運用に落とし込む設計・開発 開発メンバーの進捗管理、開発のリード、技術面の指導等のチームマネジメント プロダクト開発チーム及びビジネス部門との仕様調整 仕様調整、課題提案、QCD調整などのクライアントとのコミュニケーション など ※提案から運用までのフェーズにおいて、顧客のご要望やご質問に対して技術的な観点でお答えし、顧客と共にディスカッションをしながらプロジェクトを価値ある方向に推進いただきます。 【技術環境】 開発言語：Python フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn データベース：Cloud Firestore インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions ソースコード管理：Bitbucket 開発管理：Notion, JIRA コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace ※他の技術の社内導入も歓迎いたします

作業内容 業界大手コスメ・美容プラットフォームのアプリ開発をお願いします。 【業務内容】 ・コスメ・美容プラットフォームのiOS開発 ・施策立案、優先度判断、仕様策定、実装、効果検証といった一貫した開発 ・デザイナーやアプリエンジニアと協力した開発 ・検証[BI/SQLを使用した分析]とプランニング ・開発環境整備やパフォーマンス改善 ▼技術スタック サーバ: Ruby (Rails), Python (Flask, PyTorch) クライアント: Swift, Kotlin, Java, Rx, JavaScript, React, Redux, TypeScript, Flutter インフラ: AWS (基本的なサービス + ECS, Redshift, DynamoDB, MediaLive etc…), BigQuery, GCP (Firestore, Firebase A/B Testing, Firebase Remote Config) チーム: Github, Qiita:Team, Slack ▼開発ワークフロー 企画・デザインレビュー・実装・検証（BI/SQLを使用した分析）・その後のプランニングまで一貫して行います。

作業内容 『社内の人材活用』『社外の人材活用』という独自のソリューションを提供することで、DX人材の不足という社会課題の解決に挑戦しています。 そのため、様々なプロダクト開発が行われております。 プロダクトの価値を最大限にすることを考えていただき、技術で開発をリードしていただける方を募集いたします。 仕様や設計はもちろん、自ら手を動かしてコードを書ける能力が求められます。 【お任せしたい仕事内容の例】 ・技術やアーキテクチャ選定 ・開発チームの生産性の向上 ・コードレビューを通じた品質管理 ・Rails, Laravel, Flask,等を使ったWebアプリケーション開発 ・開発チームの技術的なチャレンジの推進 ■チーム構成 社員と業務委託のエンジニアがいます。 サービス別にチームを作っており、少人数精鋭で開発に従事している状況です。 チームの開発体制は、アジャイル開発を取り入れており、チーム別に1〜2週間単位で1スプリントを回して開発を進めている状態です。 スプリントの開始前後でスプリントMTGを行っており、前回スプリントの反省や次回スプリントでの開発内容について協議します。 毎日30分程度のMTGを行っており、チーム内でのコミュニケーションを欠かさない様にしています。 ※MTGは全てオンライン上で行われています。 その他、Slack上に技術についての雑談をできるチャンネルがあるなど、フランクに自分の業務外の方とのコミュニケーションが取れる様になっています。 開発チームに閉じず、各事業部のメンバーとコミュニケーションを取りながら、活動することになります。 ■求める人物像? ・テクノロジーの力で顧客の課題解決を行いたい方 ・一手先を読み、汎用的な仕組みを検討できる方 ・チームでなにかを成し遂げたい方 ・心理的安全性を意識した振る舞いができる方 ■開発環境? ・開発言語：Ruby, Python, JavaScript, TypeScript, Go ・フレームワーク: Ruby on Rails, Laravel, Flask, FastAPI, JupyterHub, Vue.js, Next.js, echo, GORM ・ミドルウェア：Docker, Kubernetes, MySQL, Redis, Nginx, Elasticsearch ・インフラ: AWS, GCP, Azure ・開発手法: アジャイル開発 ・構成管理ツール: Ansible, Terraform ・監視ツール：Mackerel, Sentry ・コミュニケーション: Slack, JIRA, Bitbucket, Confluence

作業内容 ・大手企業にて、医療、介護、ヘルスケア、保険などに関わるPoC、 　場合によっては本開発まで、フルスタックな立ち位置で携わって頂きます。 ・PoCや本開発を進める中で、必要があれば、シリコンバレー、ラボ、 　ベンチャーと協業することもございます。 ※担当範囲は、スキルや経験および進捗状況により変動いたします。

作業内容 ・DX人材向けプロダクト開発にバックエンドエンジニアとして 　携わっていただきます。 ・技術で開発をリードしていただき、仕様や設計から 　コーディングまでご担当いただきます。 ・具体的には下記作業を想定しております。 　‐技術やアーキテクチャ選定 　‐開発チームの生産性の向上 　‐コードレビューを通じた品質管理 　‐Ruby on Rails、Laravel、Flask等を使ったWebアプリケーション開発 　‐開発チームの技術的なチャレンジの推進

作業内容 R&D部門のAIエンジニアとしてプロジェクトマネージャと連携しながら、 実践的かつ最適な技術の選定・検討から、自社音声認識モデル生成に関する以下業務をお任せします。 ＜具体的な業務内容＞ ・音声認識モデル生成に関連する基礎/応用研究開発、及びソフトウェア開発 ・開発サイド・ビジネスサイド関係者との議論を通じた技術・モデルの提案及び導入 ・音声認識モデルに関連するアルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・精度性能評価 ・国際会議、論文などによる技術調査 ・モデリング設計やコーディングに関する他メンバへのメンタリング・育成 等 ≪技術環境≫ 開発言語：Python フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn データベース：Cloud Firestore インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions ソースコード管理：Bitbucket 開発管理：Notion, JIRA コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace ローンチから約2年で国内トップシェアまで成長しており、 2022年6月に実施したSeriesDラウンドのリード投資家は海外トップティアVCというように 世界的にも注目されている今、国内外のマーケットで更なるシェアの拡大を目指しています。 直近の上場およびアジアへの進出を見据えた組織、事業作りに取り組んでいらっしゃり、 AIエンジニアとして、さらなる基礎研究や応用研究の拡大・推進を通じて、 既存の音声認識モデルの改造ではなく、自社モデル生成の研究開発を推進いただける方を募集していらっしゃいます。

作業内容 例1：図面解析 パートナー様の図面を解析し図面上に記載された情報を抽出する技術開発を行う 図面からの自動情報抽出図面の高解像度処理類似図面検索図面からの自動工程分解図面からの自動設計ミス検出 例2：サプライチェーンデータ分析 発注者様から受注を受けてから、サプライパートナーの選定や生産管理、物流拠点での受け入れなど非常に長いサプライチェーンを構築、マネジメントを行っています。サプライチェーン上のデータを解析し、コスト削減や将来に渡るエコノミクスの改善は大きなテーマとなっています。それらを実行するための仮説立て、データ解析による仮説検証、実際のデータ解析業務を行います。 課題設定と仮説構築社内他チームおよび顧客企業と連携した、データ収集・分析基盤構築のリード需要予測・在庫最適化等を目的とするデータ分析・最適化手法の開発 【開発環境】 利用言語: Python, Rフレームワークやライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn開発ツール: GitHub, CircleCI, Jupyter Notebook, Google Colabコミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA

作業内容 ＜概要＞ コンピュータビジョンを用いたドローンの自動制御や障害物回避技術の開発に関する業務です。 画像認識やDeep Learningなどを駆使し、安全安心な自動航行を実現させます。 潜在顧客は、日本だけでなく、シンガポール、ドバイ、ルクセンブルク、フランスなど全世界です。 またエンジニアはルワンダ、パキスタン、インド、アメリカなど、世界各国から来ています。 英語を使ったエンジニアリング経験を積みたい方、将来的に外資系企業のエンジニアになりたい方には最高の環境です。 ＜業務内容＞ コンピュータビジョンを用いたドローンの自動制御や障害物回避技術の開発 ＜使用言語＞ ・Python、C、C++、C# ・Linux Ubuntu ・Windows ・OpenCV、PyTorch、Tensorflow ・GitHub

作業内容 ・大手企業にて、医療、介護、ヘルスケア、保険などに関わるPoC、 　場合によっては本開発まで、フルスタックな立ち位置で携わって頂きます。 ・PoCや本開発を進める中で、必要があれば、シリコンバレー、ラボ、 　ベンチャーと協業することもございます。 ・主な業務は下記の通りです。 　-SPAの設計と開発（React、TypeScript） 　-AWS Lambda（Python） 　-サーバーレス構成のマイクロサービスの設計と実装 　-ネイティブアプリの設計と開発（Swift、Kotlin、Flutter） 　-モック段階からの機能実装アイデア出し 　-WebGLを用いたグラフィク開発やIoTデバイスを用いた開発 　-AIモデル開発、アルゴリズム選定、アノテーション、チューニング 　-テスト ※担当範囲は、スキルや経験および進捗状況により変動いたします。

作業内容 ■業務内容 同社では呼吸・睡眠領域の既存事業を行っており、 Webアプリにおける学習させるデータを取り直す作業を行っていただきたいです。 新たに取り直すのは同社で行いますので、 取得した音声波形データの加工をお願いしたいです。 (SQLやETLツールができたら尚よしです) 具体的には ①正解ラベルつき音声データの加工プログラム作成とテスト └周波数フィルタ処理、特徴量抽出、学習用データの加工調整等 ➁機械学習モデルの検証用プログラム作成とテスト └アルゴリズム検証用プログラム開発、モデル性能評価と改善作業 ③機械学習モデルの実環境テストとモデル再学習 └アルゴリズム性能・再現性向上の為の検証用データ収集とモデル再学習作業 ・メンバー：3名（PM、PMO、実務担当者） ※実務担当者様と一緒に作業していただくイメージです。 ・参画スケジュール：即日～9月末 ※10月のローンチを予定しております。 ■募集背景 同社では2024年2月から現在までver.1.0の開発を進めておりますが、 当初予定していたものと比較すると結果が芳しくなく、 分析・解析したデータをデータサイエンティスト視点で より深く考察できる方に入っていただき、Ver1.1のローンチに向けて開発を進めていただきたい次第です。

作業内容 ・現在開発をしている文字認識モデルをプロダクションに組み込むための 　開発業務をお任せします。 ・具体的な例としては、下記になります。 　‐機能開発、文字認識のためのクライアント処理 　‐負荷軽減の仕組みの構築 　‐組み込みに関連する実装ならびにテスト

作業内容 同社が提供されている各種サービスをひとつのIDで使用できる 自社統合管理システムを運用していらっしゃいます。 今回のポジションは議事録、通話データなどの多様なデータをデジタル化し、 統合管理をするデータプラットフォームの構築がメインミッションとなります。 具体的な業務内容は、以下となります。 ・データプラットフォームの企画およびアーキテクチャ設計 ・データパイプラインの設計・構築 ・データ分析のためのBIの開発・運用 ・継続的なモニタリングプロセスの構築・運用 ・データサイエンティスト、データアナリストが作成する分析フローの運用改善支援 ・顧客データ活用の実態やドメイン知識の理解 ・CTO、CSO等と連携し、プロジェクトの目的・方針・計画等の策定 等 ≪開発環境≫ 開発言語：Python フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn ローンチから約2年で国内トップシェアまで成長しており、 2022年6月に実施したSeriesDラウンドのリード投資家は海外トップティアVCというように 世界的にも注目されている今、国内外のマーケットで更なるシェアの拡大を目指しています。 直近の上場およびアジアへの進出を見据えた組織、事業作りに取り組んでいらっしゃるなかで、 様々な種類・形式のデータを取り扱うデータプラットフォームの整備を進める必要があり、 この領域を推進いただける人材としてデータエンジニアを募集していらっしゃいます。